Fast.ai es un grupo de investigación sin fines de lucro enfocado en el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial, fundado por Jeremy Howard y Rachel Thomas en 2016. Su objetivo es hacer que la inteligencia artificial sea más accesible mediante la oferta de cursos en línea gratuitos y software de código abierto. La biblioteca de aprendizaje profundo fastai está diseñada para simplificar la creación y el entrenamiento de redes neuronales, ofreciendo componentes de alto nivel para obtener resultados de vanguardia y componentes de bajo nivel para investigadores que buscan flexibilidad y rendimiento. Fast.ai incluye características como una API en capas, un sistema de despacho de tipos, una biblioteca de visión por computadora optimizada para GPU, un optimizador que simplifica el entrenamiento de modelos y una clase Learner que integra arquitectura, optimizador y datos. Esta biblioteca se aplica a diversas tareas de aprendizaje profundo, incluyendo reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, análisis de datos tabulares, análisis de series temporales y filtrado colaborativo. Además, es amigable para el usuario, con una comunidad activa y cursos prácticos que utilizan conjuntos de datos del mundo real. Sin embargo, algunos usuarios avanzados han señalado que la abstracción de la biblioteca puede ser un desafío en tareas complejas. En general, Fast.ai se destaca como un excelente punto de partida para aquellos interesados en el aprendizaje profundo.